Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.
Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - opendata.swiss
Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.
Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.
Weitere Informationen :
Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)
| TIME_PERIOD | GEO | AGE | SEX | Obs_status | Obs_value |
|---|---|---|---|---|---|
| 2020-W03 | CH | _T | T | P | 1409 |
| 2020-W04 | CH | _T | T | P | 1412 |
| 2020-W05 | CH | _T | T | P | 1420 |
| 2020-W06 | CH | _T | T | P | 1387 |
| 2020-W11 | CH | _T | T | P | 1388 |
| 2020-W12 | CH | _T | T | P | 1525 |
| 2020-W13 | CH | _T | T | P | 1617 |
| 2020-W14 | CH | _T | T | P | 1871 |
| 2020-W15 | CH | _T | T | P | 1641 |
| 2020-W16 | CH | _T | T | P | 1566 |
| Datum | Status | Text |
|---|---|---|
| 2020-11-07 03:21:57 | I | END Validierung |
| 2020-11-07 03:21:57 | E | Daten identisch |
| 2020-11-07 03:21:57 | I | new_todesfaelle_woche.csv gelesen 29027 Zeilen und 9 Spalten |
| 2020-11-07 03:21:57 | I | todesfaelle_woche.csv gelesen 29027 Zeilen und 9 Spalten |
| 2020-11-07 03:21:56 | I | START Validierung |
| 2020-11-07 03:21:56 | I | END Download |
| 2020-11-07 03:21:56 | I | |
| 2020-11-07 03:21:56 | I | ..CSV in new_todesfaelle_woche.csv geschrieben ! |
| 2020-11-07 03:21:54 | I | URL download lesen … |
| 2020-11-07 03:21:54 | I | ..API in api.csv geschrieben ! |
| 2020-11-07 03:21:54 | I | . Deaths per week by 5-year age group, sex and canton (CSV file) vom 2020-11-03T19:08:14.644139 |
| 2020-11-07 03:21:51 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-11-07 03:21:50 | I | START Download |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | END API |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | badge auf disc |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | restful auf disc |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | START API |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | END Validierung |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ../data/new_todesfaelle_woche.csv umbenannt in ../data/todesfaelle_woche.csv |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ../data/todesfaelle_woche.csv umbenannt in ../data/arc_todesfaelle_woche.csv |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..in ../data/diff.csv geschrieben ! |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | Differenzen in 2331 Zeilen mit 7868 Todesfällen .. |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..2020-W43 mit 1257 Todesfälle |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..2020-W42 mit 1181 Todesfälle |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..2020-W41 mit 1266 Todesfälle |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..2020-W40 mit 1195 Todesfälle |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..2020-W39 mit 1208 Todesfälle |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..2020-W38 mit 1206 Todesfälle |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..2020-W37 mit 198 Todesfälle |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..2020-W36 mit 115 Todesfälle |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | ..2020 mit 7868 Todesfälle |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | Validatortabellen erstellt … |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | Referenztabellen erstellt … |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | new_todesfaelle_woche.csv gelesen 29027 Zeilen und 9 Spalten |
| 2020-11-06 03:21:18 | I | todesfaelle_woche.csv gelesen 24911 Zeilen und 9 Spalten |
| 2020-11-06 03:21:17 | I | START Validierung |
| 2020-11-06 03:21:17 | I | END Download |
| 2020-11-06 03:21:17 | I | |
| 2020-11-06 03:21:17 | I | ..CSV in new_todesfaelle_woche.csv geschrieben ! |
| 2020-11-06 03:21:15 | W | ..new_todesfaelle_woche.csv wird überschrieben ! |
| 2020-11-06 03:21:15 | I | URL download lesen … |
| 2020-11-06 03:21:15 | I | ..API in api.csv geschrieben ! |
| 2020-11-06 03:21:15 | I | . Deaths per week by 5-year age group, sex and canton (CSV file) vom 2020-11-03T19:08:14.644139 |
| 2020-11-06 03:21:12 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-11-06 03:21:12 | I | START Download |
| 2020-11-05 03:21:01 | I | END Download |
| 2020-11-05 03:21:01 | I | END Download |
| 2020-11-05 03:21:01 | I | |
| 2020-11-05 03:21:01 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-11-05 03:20:54 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-11-05 03:20:54 | I | START Download |
| 2020-11-05 03:21:01 | I | END Download |
| 2020-11-05 03:21:01 | I | |
| 2020-11-05 03:21:01 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-11-05 03:20:54 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-11-05 03:20:54 | I | START Download |
| 2020-11-04 03:20:50 | I | END Download |
| 2020-11-04 03:20:50 | I | END Download |
| 2020-11-04 03:20:50 | I | |
| 2020-11-04 03:20:50 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-11-04 03:20:39 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-11-04 03:20:38 | I | START Download |
| 2020-11-04 03:20:50 | I | END Download |
| 2020-11-04 03:20:50 | I | |
| 2020-11-04 03:20:50 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-11-04 03:20:39 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-11-04 03:20:38 | I | START Download |
| 2020-11-03 03:27:13 | I | END Download |
| 2020-11-03 03:27:13 | I | END Download |
| 2020-11-03 03:27:13 | I | |
| 2020-11-03 03:27:13 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-11-03 03:27:06 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-11-03 03:27:06 | I | START Download |
| 2020-11-03 03:27:13 | I | END Download |
| 2020-11-03 03:27:13 | I | |
| 2020-11-03 03:27:13 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-11-03 03:27:06 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-11-03 03:27:06 | I | START Download |
| 2020-10-31 03:19:46 | I | END Download |
| 2020-10-31 03:19:46 | I | END Download |
| 2020-10-31 03:19:46 | I | |
| 2020-10-31 03:19:46 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-31 03:19:40 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-31 03:19:40 | I | START Download |
| 2020-10-31 03:19:46 | I | END Download |
| 2020-10-31 03:19:46 | I | |
| 2020-10-31 03:19:46 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-31 03:19:40 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-31 03:19:40 | I | START Download |
| 2020-10-30 03:17:52 | I | END Download |
| 2020-10-30 03:17:52 | I | END Download |
| 2020-10-30 03:17:52 | I | |
| 2020-10-30 03:17:52 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-30 03:17:46 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-30 03:17:45 | I | START Download |
| 2020-10-30 03:17:52 | I | END Download |
| 2020-10-30 03:17:52 | I | |
| 2020-10-30 03:17:52 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-30 03:17:46 | I | Opendata spec lesen … |
Metadatenzugriff API (JSON)
Deaths per week by 5-year age group, sex and canton (CSV file) download
- created : 2020-11-03T19:08:14.644139
- format : CSV
- start_date : 2019-12-30T01:00:00
- end_date : 2020-10-25T02:00:00
Difference between downloads download
- created : 2020-11-06 03:21:18
- format : CSV
- start_date : 2017-W22
- end_date : 2020-W43
---
title: "Mortalitätsmonitoring Schweiz"
knit: (function(input_file, encoding) {
out_dir <- '_book';
if (!dir.exists(out_dir)) dir.create(out_dir);
rmarkdown::render(input_file,
encoding=encoding,
output_file=file.path(dirname(input_file), out_dir, 'index.html'))})
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
social: menu
source_code: embed
---
```{r setup, include=FALSE}
library(dygraphs) # needs xts
library(dplyr)
library(readr)
source('../R/badgelinks.R')
source('berestful.R')
```
Row
---------------------------------------------------
### Zeitreihe 2000 bis 2020
```{r graph}
# read data with dyfun and convert to timeseries
source('momodyfun.R')
# select sorted timeseries by canton
ktlist <- c('CH','ZH','BE','VD','TI')
dft1 <- dyfun(quos(kanton %in% ktlist)) %>%
count(kt,date, wt=value, name='value') %>%
split(.$kt)
dft2 <- dft1[ktlist] # sort the list
tslist <- lapply(dft2, function(x) {
xts::xts(x$value, order.by = x$date)
})
tss <- do.call(cbind,tslist)
dygraph(tss, main = "Todesfälle Schweiz") %>%
dyOptions(stepPlot = T) %>%
dyHighlight(highlightCircleSize = 5,
highlightSeriesBackgroundAlpha = 0.2,
hideOnMouseOut = FALSE) %>%
dyRangeSelector(dateWindow = c("2013-07-01", as.character(last(dft1[[1]]$date)))) %>%
dyEvent("2020-3-17", "Lockdown", labelLoc = "bottom")
```
Row {.tabset .tabset-fade}
---------------------------------------------------
### Dokumentation
`r badge`
**Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.**
Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - [opendata.swiss](https://opendata.swiss/de/dataset?q=%22Todesfälle+nach+Fünf-Jahres-Altersgruppe%22+Kanton)
Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.
Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.
Weitere Informationen :
- Bundesamt für Statistik: [Todesfälle](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bevoelkerung/geburten-todesfaelle/todesfaelle.html)
- Bundesamt für Statistik: [Sterblichkeit, Todesursachen](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/gesundheit/gesundheitszustand/sterblichkeit-todesursachen.html)
- Bundesamt für Statistik: [Mortalitätsmonitoring (MOMO)](https://www.experimental.bfs.admin.ch/expstat/de/home/innovative-methoden/momo.html)
- Weltgesundheitsorganisation (WHO): [EUROMOMO](https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps/)
### Todesfälle Schweiz (Sample)
Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)
```{r data}
read_csv2('../data/todesfaelle_woche.csv') %>%
top_n(10) %>%
knitr::kable()
```
### Wöchentlicher Nachtrag (Sample)
```{r diff}
dfdiff <- read_csv2('../data/diff.csv')
DT::datatable(dfdiff[0:100,], class = 'cell-border stripe')
```
### Logdatei
```{r log}
mylog <- read_csv2('../data/log.csv', col_names = F) %>% purrr::map_df(rev)
knitr::kable(mylog[0:100,], col.names = c('Datum','Status','Text'))
```
### Zusätzliche Informationen
Metadatenzugriff [API (JSON)](https://norman-ds.github.io/momo/json.json)
***
`r berestful()`